Seit Jahrhunderten stützt sich die Medizin weitgehend auf eine einzige primäre Informationsquelle für die Diagnose und Behandlung von Krankheiten: den einzelnen Patienten. Dieser Datenstrom ist im Laufe der Zeit durch Fortschritte im Imaging sowie der Biochemie und Genetik immer komplexer geworden – aber er ist immer noch rein patientenbezogen.
Den Geschäftswert der Digitalisierung für die Kundenansprache haben Unternehmen weitestgehend erkannt – und sie setzen zunehmend auf moderne Marketinglösungen. Doch Kampagnen sind nur effizient, wenn der Erfolg gemessen wird – und hier kommt Realtime Analytics ins Spiel, die Daten integriert betrachtet.
Viele Produktionsunternehmen sind dabei, Fertigungsprozesse und ganze Wertschöpfungsketten zu digitalisieren. Für alle gilt: Es braucht ein tragfähiges Konzept für die Sammlung, Speicherung und Auswertung der vielen Daten, die im Zuge der Digitalisierung von Fertigungsprozessen anfallen.
Dass Data Science derzeit beinahe überall auftaucht, ist vor allem Marketing-Strategen zu verdanken, die nach Big Data einen neuen Hype heraufbeschwören. Aber: Auch Daten-Analyse-Experten versprechen sich davon, künftig mehr Business-strategisches Wissen aus Daten generieren zu können. Was steckt also hinter Data Science? Und welche Praxisrelevanz hat es zu bieten?
Wir leben in einer Welt der „Datenexplosion“. Die Zahl an Endgeräten, Monitoren und Sensoren im Internet of Things (IoT)-Umfeld steigt täglich. Dabei hat die wachsende Datenmenge sowohl Vor- als auch Nachteile.
Um im heutigen digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig zu bleiben, bestehende Kunden zu halten und neue hinzu zu gewinnen, müssen Unternehmen ihren Kunden eine außergewöhnliche Customer Experience (CX) bieten.
Das überfüllte und hektische Börsenparkett, das im letzten Jahrhundert noch ein fester Bestandteil der Kapitalmärkte war, ist heute größtenteils verschwunden. Ersetzt wurde es durch Maschinen, die in Sekundenbruchteilen Entscheidungen treffen können.
Durch den verstärkten Einsatz neuer Technologien entstehen auch gänzlich neue gesellschaftliche, ethische und rechtliche Herausforderungen. Sie sind letztlich nur mit einer Überwindung der Kluft zwischen Geistes- und Naturwissenschaften zu bewältigen, wie Don Schuerman von Pegasystems erklärt.
Deutsche nutzen immer mehr digitale Dienste wie Apps – und zwar zunehmend unbewusst. Dieser Griff zu Apps & Co. in jeder Alltagssituation, gewissermaßen ein „digitaler Reflex“, bietet Chancen und Risiken für Unternehmen.
Künstliche Intelligenz gilt als vielversprechende Zukunftstechnologie. Doch Unternehmen müssen zunächst klären, wie sie den bestmöglichen geschäftlichen Nutzen aus KI ziehen können. Dies lässt sich mithilfe eines dreistufigen Prozesses erreichen.
Was verbirgt sich hinter den Begrifflichkeiten und welche Herausforderungen sowie Chancen ergeben sich beim richtigen Umgang mit großen Datenmengen für Unternehmen? Oliver Schröder setzt sich mit Herausforderungen und Lösungsansätzen im Zeitalter von Big Data auseinander.
Nathan Howe, Solution Architect ZPA, Zscaler EMEA, erklärt im folgenden Interview die Unterschiede und zeigt auf, wie Unternehmen Zero Trust mit dem Zero Trust Network Access-Ansatz von Zscaler umzusetzen können.
Der Klimawandel ist aufgrund der „Fridays for Future“-Demonstrationen zurzeit in der Öffentlichkeit wieder sehr präsent ist. Auch aktuelle Studien, wie das „WMO Statement on the State of the Global Climate in 2018“ der Weltorganisation für Meteorologie, zeigen, dass die Entwicklungen beunruhigend sind.
Der aktuelle Wandel ändert nicht nur unser Konsumverhalten und unseren Lebensstil. Komplette Märkte und Branchen verändern sich – und damit unsere Wirtschaft, Kultur und die Gesellschaft. Bernhard Fauser von HP fasst die wesentlichen Themen in diesem Beitrag für silicon.de zusammen.
Datenbankmanagement in der Cloud – davon versprechen sich Anwender viele Vorteile, allen voran Kosteneinsparungen und effizientere Prozesse durch die Verlagerung von Workloads auf eine externe Serviceplattform.
Im Windschatten fahren war gestern – heute nutzen Radrennfahrer bei der Tour de France Datenanalysen, um sich an die Spitze des Feldes zu katapultieren. Aber auch Zuschauer erleben das Sport-Event aus einer ganz neuen Perspektive, da die Fahrräder mobile Daten-Hotspots sind und laufend aktuelle Positionsdaten liefern. Was können Unternehmen von diesem Konzept lernen, um die digitale Transformation erfolgreich umzusetzen?
Künstliche Intelligenz – im Sinne von Algorithmen, die an spezifische Aufgaben gebunden sind – ist längst Bestandteil des Alltags geworden, von der Spracherkennung über persönliche Assistenten und Empfehlungssysteme bis hin zu autonomen Fahrzeugen. Diese Entwicklung betrifft zunehmend auch etablierte Unternehmen.
Welche falschen Erwartungen der Einsatz von RPA in Unternehmen weckt, erläutert Daniel Schmidt von Kofax in diesem Gastbeitrag.
Anders als die Marketing-Botschaften mancher Anbieter vermuten lassen, beschäftigen die meisten Unternehmen in erster Linie nicht Themen wie Künstliche Intelligenz, Internet of Things oder Cloud BI. Sie beschäftigen die Themen Datenmanagement, Data Governance und Dauerbrenner wie Datenvisualisierung sowie die Integration von Planungsprozessen in bestehende Analyseprozesse.
Unternehmen, die Millennials und Gen Z einstellen wollen, sollten ihre Data Governance auf den neuesten Stand bringen. Worauf es im Detail ankommt, erklärt Oliver Schröder von Informatica.
Nahezu jedes Unternehmen beschäftigt sich in irgendeiner Form mit der Cloud-Migration. Diese verlangt eine akribische organisatorische Vorarbeit, sollen Skaleneffekte und andere Cloudvorteile in Geschäftserfolge umgemünzt werden.
Jede KI ist nur so gut, wie die ihr zu Grunde liegende Datenbasis. Beim Blick auf nahende oder gerade entstehende Geschäftsmodelle sind darum das Verständnis und die Nutzung der vorhandenen Informationen essenziell. Dieser Dringlichkeit zum Trotz ist es um die operative Umsetzung von Analytics-Projekten nicht immer zum Besten bestellt. Es fehlt an Wissen und Experten.
Die Datenschlacht ist in vollem Gange: Unternehmen, die ihre Daten nicht für die Geschäftsausrichtung nutzen können, werden dem Wettbewerbsdruck nicht standhalten können.
Die Zukunft der Mobilität ist ein Thema, das mit Mobility as a Service neue Impulse bekommt. Mit den jetzt erlaubten E-Scootern werden wir bei der innerstädtischen Mobilität eine Revolution erleben, da diese elektrischen Tretroller auch im Mietmodell verfügbar sind. Welche Rolle Daten hierbei spielen, zeigt der folgende Beitrag.
Auch wenn Backup auf Band von einigen Branchenvertretern als optimale Vorkehrung gegen Ransomware-Attacken betrachtet wird, erwartet Pure Storage in naher Zukunft eine Wende.
Autonomes Fahren ist ohne ausreichende Datenverfügbarkeit und -qualität nicht denkbar, denn Daten sind die Essenz selbstfahrender Autos und entscheiden wesentlich über die Sicherheit, das Fahrerlebnis und den Verkehr mit. Xavier Guérin von DataStax kommentiert in seinem Statement, welche Rolle dem Datenmanagement zukommt.
Mit den immensen Mengen an Daten, die dank Digitalisierung in nahezu allen Unternehmensbereichen anfallen und ausgewertet werden sollen, kommt der Performance der Datenbank-Systeme eine wachsende Bedeutung zu. In-Memory-Datenbanken (IMDBs) nutzen den Hauptspeicher für die schnellere Verarbeitung und sind damit performanter als klassische diskbasierte Datenbanken. IMDB ist jedoch nicht gleich IMDB.
Nie zuvor gab es so viele Möglichkeiten, mit einem Unternehmen in Kontakt zu treten – einfach, schnell und quasi kostenlos. Für die Deutsche Telekom ist es wichtig, bei jeder neuen Technologie die Menschen von Anfang an mitzunehmen, wie Dr. Ferri Aboulhassan, Service-Chef des Unternehmens, in diesem Gastbeitrag erklärt.
Die Wetter-App zeigt für Frankfurt Regen an. Der Blick aus dem Fenster sagt jedoch: Sonne und 12 Grad. Die Datenbasis des Wetterdienstes scheint nicht besonders gut zu sein. Oder nur nicht ausreichend integriert? Gute Tipps für Datenintegration hätten die Frankfurter Wetterfrösche direkt vor Ort bekommen können: mit acht Vorträgen und 80 Teilnehmern fand das Pentaho User Meeting zum 6. Mal in der Mainmetropole statt.
Hewlett Packard Enterprise (HPE) wird den Supercomputer-Hersteller Cray für rund 1,3 Milliarden US-Dollar zu übernehmen. Durch die Kombination der Teams und Technologien wollen die beiden Unternehmen den globalen Marktführer für die Zukunft von High Performance Computing und KI schaffen.